Miten rakennetaan dataohjautuva organisaatio?

Se, että on olemassa KPI-mittarit ja mittareita seurataan säännöllisesti, ei vielä tee yrityksestäsi dataohjautuvaa. Dataohjautuvuus on syvällä liiketoiminnan prosesseissa luoden perustan kaikelle päätöksenteolle. Yritykset, jotka omaksuvat dataohjautuvan kulttuurin, pystyvät paremmin vastaamaan asiakkaittensa tarpeisiin, ennakoimaan markkinoiden muutoksia ja löytämään uusia kasvumahdollisuuksia. Dataohjautuvuus on siis täysin mitattavaa kilpailuetua!

Tässä blogissa annamme sinulle hyvän perusymmärryksen siitä, millaisia vaiheita dataohjautuva prosessi sisältää. Voit näiden vaiheiden avulla tunnistaa organisaatiollesi sopivia resursseja dataohjautuvuuden suunnitteluun ja viedä keskustelua eteenpäin!

"Analytics is like a microscope and a telescope at the same time. It lets us see the unseen, predict the future, and make informed decisions." Tim Cook

Datainfrastruktuuri - Relevanttien datalähteiden tunnistaminen ja niiden integrointi yrityksen tietovarastoon

Kaikkihan lähtee liikenteeseen siitä, että organisaatio tunnistaa strategisten ja taktisten tavoitteiden pohjalta millaista dataa lähdetään keräämään. Mikä on oikeasti tavoitteiden kannalta relevanttia ja tarpeellista? Millaista dataa päätöksenteossa voit hyödyntää esimerkiksi asiakkaista, myynnistä, markkinoinnista tai verkkosivustolta?

Kun relevantit datalähteet on tunnistettu, integroidaan tiedot yhteen keskitettyyn tietovarastoon. Tietovarasto on paikka, jonne eri tietolähteiden data tallennetaan ja jossa se käsitellään sekä analysoidaan. Käytännössä tämä tarkoittaa eri järjestelmistä, kuten CRM-ohjelmista, verkkosivuston analytiikkatyökaluista ja markkinointialustoista tulevan datan yhdistämistä. Integraatio voidaan toteuttaa esimerkiksi API-rajapintojen avulla, jotka mahdollistavat eri järjestelmien välisen tiedonsiirron automaattisesti tai voit lähteä rakentamaan dataohjautuvaa prosessia yhdelle alustalle esimerkiksi HubSpot teknologian avulla. Tätä suunnittelutyötä ei välttämättä kannata tehdä yksin, sillä datainfrastruktuuri on yrityksesi dataohjautuvuuden perusta.

Datan puhdistaminen - Virheiden minimointi, laadun takaaminen ja segmentointi

Haluatko olla varma, että data, jonka pohjalta päätöksiä laadit, on luotettavaa ja virheetöntä? Hyvin suoritettu datan puhdistus, validointi ja segmentointi luovat vankan pohjan tehokkaalle analytiikalle ja auttavat yritystäsi tekemään tarkempia ja kohdennetumpia päätöksiä. Ensimmäinen datan puhdistamisen askel on virheellisten, puutteellisten tai päällekkäisten tietojen poistamista tai korjaamista. Kun data on oikeellista, seuraava askel on datan validointi, jossa tarkistetaan, että se täyttää tietyt ennalta määritellyt vaatimukset.

Tunnista tavoitteiden kannalta keskeiset KPI-mittarit ja hyödynnä niille sopivia analyysimenetelmiä

Jotta dataohjautuva yritys voi saavuttaa liiketoiminnalliset tavoitteensa, on olennaista tunnistaa keskeiset suorituskykymittarit (KPI:t), jotka heijastavat strategisia tavoitteita. KPI-mittarit ovat kvantitatiivisia mittareita, joiden avulla seurataan ja mitataan yrityksen menestystä. Ne voivat vaihdella toimialan, liiketoimintamallin ja yrityksen tavoitteiden mukaan, mutta tyypillisiä esimerkkejä ovat asiakashankintakustannus (CAC), elinkaaren arvo (CLV), liikevaihdon kasvu, asiakastyytyväisyys ja konversioprosentit.

Kun keskeiset KPI:t on määritelty, seuraava askel on valita sopivat analyysimenetelmät näiden mittareiden seurantaan ja analysointiin. Tämä voi sisältää erilaisia tilastollisia ja analyyttisiä menetelmiä, kuten regressioanalyysiä, klusterointia, aikajaksomallinnusta ja ennustavaa analytiikkaa. Näiden menetelmien avulla voidaan paljastaa trendejä, korrelaatioita ja kausaalisuhteita, jotka auttavat ymmärtämään liiketoiminnan suorituskykyä syvällisemmin.

Esimerkiksi myynnin ennustamisessa voidaan käyttää aikajaksomallinnusta, joka ottaa huomioon historialliset myyntitiedot ja ennustaa tulevaa myyntiä. Asiakassegmentoinnissa klusterointimenetelmät auttavat ryhmittelemään asiakkaat käyttäytymisen tai demografisten tietojen perusteella, mikä mahdollistaa kohdennetun markkinoinnin ja asiakaspalvelun.

Sopivien analyysimenetelmien hyödyntäminen KPI-mittareiden tarkastelussa tarjoaa yritykselle selkeän kuvan sen suorituskyvystä ja auttaa tunnistamaan kehityskohteita. Tämä dataohjautuva lähestymistapa tukee parempaa päätöksentekoa, optimoi liiketoimintaprosesseja ja varmistaa, että strategiset tavoitteet saavutetaan tehokkaasti.

Analysoi syvädataa - Tunnista piileviä malleja, trendejä sekä asiakaskäyttäytymisen muutoksia

Syvällisellä data-analyysillä viet strategiatason mittareita operatiivisemmalle tasolle tunnistaen piileviä malleja, trendejä sekä asiakaskäyttäytymisen muutoksia. Syvädatan analyysi auttaa pysymään kärryillä asiakkaiden liikehdinnästä juuri nyt ja sen avulla pystyt huomaamaan asioita, jotka eivät ole niin ilmeisiä.

Esimerkiksi historiallisen datan tarkastelu ja vertailu nykytilanteeseen voi paljastaa toistuvia kaavoja, sesonkivaihteluita tai markkinamuutoksia. Näin pystyt johtajana ennakoimaan ja varautumaan mahdollisiin muutoksiin nopeasti. Poikkeuksellisina aikoina se voi jopa olla tekijä, joka pelastaa liiketoimintasi pahimmalta mahdolliselta. Millainen syvällinen data antaisi muutoksen sattuessa sinun yrityksellesi etulyöntiaseman kilpailijoihin nähden?

Kytke analyysit osaksi strategista ja taktista suunnittelua

Dataohjautuvuus mahdollistaa asiakaspolun tiedon keruun ja tilannearvioinnin lähes reaaliajassa. Tämä on syy sille, miksi esimerkiksi kaupallisten tiiminen toimenpidesuunnitelmaa on turha lyödä lukkoon perinteiseen vuosikellomalliin. Laatikaa organisaatiossanne ketteriä toimintamalleja, joiden avulla aidosti pystytte hyödyntämään tietoa operatiivisessa päätöksenteossa nopeasti sekä tekemään toimenpiteille jatkuvaa kehitystä. Dataohjautuva toimintamalli auttaa kohdentamaan käytössä olevia resursseja juuri sinne, mistä tulee paras mahdollinen tuotto.

Viesti ja raportoi tuloksista organisaatiosi sisällä ja jaa opitut asiat eri funktioiden kesken

Lopuksi vielä yksi tärkeimmistä dataohjautuvuuden tekijöistä, joihin moni kokenutkin johtaja kompastuu: muista viestiä ja raportoida tuloksista koko organisaatiollesi sekä jakaa opittuja asioita eri funktioiden kesken. Alla muutama bulletti, joita raportoinnissa kannattaa ottaa huomioon:

• Tulosraportit (kokonaisvaltaiset ja kohdennetut raportit)
• Sisäinen viestintä (yhteistyö ja viestintävälineet sekä säännölliset kokoukset)
• Parhaiden käytäntöjen jakaminen (case-esimerkit, koulutukset ja workshopit)
• Yhteinen oppiminen (palaute ja kehitys sekä ristiinoppiminen)
• Tulosten seuraaminen ja sopeutuminen (säännöllinen tulosten seuranta ja sopeutuminen ja parantaminen)

Me Vipulaiset autamme mielellämme ohjaamaan yrityksesi kohti dataohjautuvaa ajattelua ja prosesseja, jutellaanko lisää?